接CNN
如何解决一堆向量的问题？
输入
一个单词一个编码，一句话是一堆向量
声音信号是一堆向量
一个图也是一堆向量
输出
输入多少，输出多少（Sequence labeling）
输入很多，输出一个
输入很多，但不知道输出多少，让机器自己决定
输入多少，输出多少（Sequence labeling）
self-attention 会考虑所有的上下文，得到特定的向量
FC 是 fully connected
self-attention 可以叠加很多次
self-attention 是怎么运作的
计算\(\alpha\)
\(w^q和W^k\)是两个矩阵，输入分别和\(w^q和W^k\)相乘得到矩阵q和k，q和k相乘得到\(\alpha\)
计算完之后知道哪个和a1是最有关联性的 ，然后根据这个关联性抽取资讯
假如a1和a2关联性最大，最后得到的b1可能和a2比较接近
完成上面的计算是一次性完成的（用矩阵）
同时可能有很多的特征\(q\)
可以给每个输入加上一个位置positional Encoding
Self-attention也可以做图像
如果把\(Self-attention\)加上一些限制就是CNN
Self-attention VS RNN
RNN 会考虑前一个的输出，把前一个的输出当作下一个输入的一部分，而Self-attention是考虑全体
但是内存等有限，不可能全部一次性放入内存，则分批次
Self-attention 也可以用在图上
只考虑有联系的，互相之间有路径可走的
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